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2015年11月25日 14時20分 UPDATE

全世界でツイートは1日5億超 詳細分析から見えてくる“お客様”の姿 Twitter、データの企業活用を促進 (1/2)

Twitter Japanは、全世界で1日に5億件超が投稿されるという膨大なツイートデータの企業活用支援を強化する。NTTデータ、日本IBMらと連携し、自然言語処理などを駆使した分析に基づくマーケティング手法などを提案していく。

[片渕陽平,ITmedia]

 Twitter Japanは、Twitterの投稿内容などをマーケティングなどに役立てたい企業向けに、ツイートデータの活用支援を強化する。NTTデータや日本アイ・ビー・エム(IBM)らパートナー企業との連携を深め、自然言語処理や感情分析を活用した、より踏み込んだ分析を提案。全世界で1日に5億件以上が投稿されるというツイートのビジネス活用を促していく。

photo 月間利用者は約3.2億人、1日のツイート数は5億件以上

“指標化”によって“分析”を超えたデータ活用を

photo 佐藤勇一郎課長

 NTTデータはTwitterから直接ツイートデータの提供を受けるパートナー契約を結んでいる1社。2011年にSaaS型のマーケティングリサーチサービス「なずきのおと」を発表。同社の自然言語解析エンジンを応用して、ある製品に関するツイートを収集・分析し、ブランドのイメージを調査する――など、製品やブランドに焦点を当てたデータ活用を提案してきた。

 こうした従来の手法に対し、同社ソーシャルビジネス推進室の佐藤勇一郎課長は、製品の感想をつぶやいたユーザーの特性を分析する「ユーザー軸」へのシフトを掲げる。例えば「本田圭祐選手に関するツイートをする人は、アウトドアを好む20代男性が多い」など、話題を共有するクラスタの性質を分析し、マーケティングに役立てるという。

 「趣味趣向の多様化が進み、“お客様”を知るのが難しい時代になった」(佐藤さん)。自然言語処理を駆使し、Twitterのデータからユーザーの好みを正確に読み取ることで「ビジネスの仮説構築の精度を向上させることができる」と説く。

photo 「ユーザー軸」のプロファイリング例
photo Twitter活用のプロファイリング分析の意味

 事例として、購買履歴とTwitterによるユーザー情報を組み合わせ、製品をレコメンドする手法を紹介。購入履歴だけに基づいたレコメンドと比較して、ダイレクトメールの開封率が約2倍、購買率が約1.5倍に上昇したという。

 また、概念を説明しづらかった「自社ブランド」の位置付けを把握する手法も提案。自社製品に対する印象や感想が書かれたツイートを抽出し、ポジショニングマップにプロットすることで、「現在の立ち位置と目指したい方向とのズレを把握でき、次の施策を考えるヒントになる」(佐藤課長)という。

 「これまでは『分析する』と言っても、漠然とした結果しか導けず、ハードルが高いものばかりだった。TwitterのデータとNTTデータの自然言語処理を組み合わせれば、製品に対する印象を(直感的ではなく)指標化できる」という。「流れる情報を“センサー”としてとらえ、“分析”を超えたデータ活用を目指す」(佐藤課長)。

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